基于自组织劳动分工的边云协同任务调度与资源缓存算法

针对边缘计算环境中,边缘设备的计算和存储资源有限的问题,探讨高效的边云协同任务调度和资源缓存策略,研究自组织劳动分工群智能算法模型机理,并以此为基础,提出基于蜂群劳动分工“激发-抑制”模型的边云协同任务调度算法(edge cloud collaborative task scheduling algorithm based on bee colony labor division‘activator-inhibitor’ model, ECCTS-BCLDAI)和基于蚁群劳动分工“刺激-响应”模型的边云协同资源缓存算法(edge cloud collaborative resource caching algorithm based on ant colony labor division ‘stimulus-response’ model,ECCRC-ACLDSR).仿真实验结果表明:所提出的ECCTS-BCLDAI任务调度算法在降低平均任务执行时长、减少边云协同费用上相较于传统算法有更好的表现;所提出的ECCRC-ACLDSR资源缓存算法在降低任务平均时长、优化网络带宽占用率、减少...     

改进蚁群算法的云计算任务调度方法

针对蚁群算法在云计算任务调度问题求解过程存在的不足,以找到最佳的云计算任务调度方案为目标,提出了一种基于改进蚁群算法的云计算任务调度方法.首先对当前云计算任务调度研究现状进行分析,并对问题进行了具体描述,然后采用蚁群算法对云计算任务调度问题进行求解,并针对标准蚁群算法缺陷进行改进,最后在CloudSim平台对该方法的性能进行测试.结果表明,改进蚁群算法可以找到较好的云计算任务问题调度方案,加快云计算任务完成速度,具有一定的实际应用价值.     

基于离散人工蜂群算法的云任务调度优化

针对现今云计算任务调度只考虑单目标和云计算应用对虚拟资源的服务的质量要求高等问题,综合考虑了用户最短等待时间、资源负载均衡和经济原则,提出一种离散人工蜂群(ABC)算法的云任务调度优化策略。首先,从理论上建立了云任务调度的多目标数学模型;然后,结合偏好满意度策略并引入局部搜索算子和改变侦察蜂搜索方式,提出多目标离散型人工蜂群(MDABC)算法的优化策略。通过不同的云任务调度仿真实验,显示了改进离散人工蜂群算法相对于基础离散人工蜂群算法、遗传算法以及经典贪心算法,能够得到较高的综合满意度,表明了改进离散人工蜂群算法能够更好地改善虚拟资源中云任务调度系统的性能,具有一定的普适性。     

基于IFWA-ABC的云计算资源任务调度算法的研究

针对云计算资源任务调度效率低,资源分配不均的情况,将改进的烟花算法和人工蜂群算法算法进行融合为IFWA-ABC。首先,对云计算资源任务调度进行描述;其次,在FWA初始化中采用混沌反向学习和柯西分布进行优化,对核心烟花和非核心烟花的半径分别进行优化,将FWA中最优个体通过改进的ABC算法进行获得;最后,将IFWA-ABC算法用于云计算任务调度。仿真实验中,通过与FWA、ABC在虚拟机、执行时间、消耗成本、能量消耗指标对比中,IFWA-ABC具有明显的优势能够有效地提高云计算资源分配效率。     

Optimization of cloud computing task execution time and user QoS utility by improved particle swarm optimization

In order to optimize the quality of service (QoS) and execution time of task, a new resource scheduling based on improved particle swarm optimization (IPSO) is proposed to improve the efficiency and superiority. In cloud computing, the first principle of resource scheduling is to meet the needs of users, and the goal is to optimize the resource scheduling scheme and maximize the overall efficiency. This requires that the scheduling of cloud computing resources should be flexible, real-time and efficient. In this way, the mass resources of cloud computing can effectively meet the needs of the cloud users. Field Programmable Gate Arrays (FPGA), high performance and energy efficiency in one field. Most of them would have been the particle algorithm. The current technological development is still in-depth at super-resolution image research at an unprecedentedly fast pace. In particular, systemic origin applications get a lot of attention because they have a wide range of abnormal results. The scientific resource scheduling algorithm is the key to improve the efficiency of cloud computing resources distribution and the level of cloud services. In addition, the physical model of cloud computing resource scheduling is established. The performance of the IPSO algorithm applied to cloud computing resource scheduling is analysed in the design experiment. The comparison result shows that the new algorithm improves the PSO by taking full account of the user's Qu's requirements and the load balance of the cloud environment. In conclusion, the research on cloud computing resource scheduling based on IPSO can solve the problem of resource scheduling to a certain extent.     

A scheduling algorithm for applications in a cloud computing system with communication changes

This paper proposes a scheduling algorithm to solve the problem of task scheduling in a cloud computing system with time‐varying communication conditions. This algorithm converts the scheduling problem with communication changes into a directed acyclic graph (DAG) scheduling problem for existing fuzzy communication task nodes, that is, the scheduling problem for a communication‐change DAG (CC‐DAG). The CC‐DAG contains both computation task nodes and communication task nodes. First, this paper proposes a weighted time‐series network bandwidth model to solve the indefinite processing time (cost) problem for a fuzzy communication task node. This model can accurately predict the processing time of a fuzzy communication task node. Second, to address the scheduling order problem for the computation task nodes, a dynamic pre‐scheduling search strategy (DPSS) is proposed. This strategy computes the essential paths for the pre‐scheduling of the computation task nodes based on the actual computation costs (times) of the computation task nodes and the predicted processing costs (times) of the fuzzy communication task nodes during the scheduling process. The computation task node with the longest essential path is scheduled first because its completion time directly influences the completion time of the task graph. Finally, we demonstrate the proposed algorithm via simulation experiments. The experimental results show that the proposed DPSS produced remarkable performance improvement rate on the total execution time that ranges between 11.5% and 21.2%. In view of the experimental results, the proposed algorithm provides better quality scheduling solution that is suitable for scientific application task execution in the cloud computing environment than HEFT, PEFT, and CEFT algorithms.     

树型网格计算环境下的独立任务调度

任务调度是实现高性能网格计算的一个基本问题,然而,设计和实现高效的调度算法是非常具有挑战性的.讨论了在网格资源计算能力和网络通信速度异构的树型计算网格环境下,独立任务的调度问题.与实现最小化任务总的执行时间不同(该问题已被证明是NP难题),为该任务调度问题建立了整数线性规划模型,并从该线性规划模型中得到最优任务分配方案??各计算节点最优任务分配数.然后,基于最优任务分配方案,构造了两种动态的需求驱动的任务分配启发式算法:OPCHATA(optimization-based priority-computation heuristic algorithm for task allocation)和OPBHATA(optimization-basedpriority-bandwidth heuristic algorithm for task allocation).实验结果表明:在异构的树型计算网格环境下实现大量独立任务调度时,该算法的性能明显优于其他算法.     

Fuzzy Based Ant Colony Optimization Scheduling in Cloud Computing

Cloud computing is an Information Technology deployment model established on virtualization. Task scheduling states the set of rules for task allocations to an exact virtual machine in the cloud computing environment. However, task scheduling challenges such as optimal task scheduling performance solutions, are addressed in cloud computing. First, the cloud computing performance due to task scheduling is improved by proposing a Dynamic Weighted Round-Robin algorithm. This recommended DWRR algorithm improves the task scheduling performance by considering resource competencies, task priorities, and length. Second, a heuristic algorithm called Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization is proposed to solve the task execution delay problem in DWRR based task scheduling. In the end, a fuzzy logic system is designed for HPSPACO that expands task scheduling in the cloud environment. A fuzzy method is proposed for the inertia weight update of the PSO and pheromone trails update of the PACO. Thus, the proposed Fuzzy Hybrid Particle Swarm Parallel Ant Colony Optimization on cloud computing achieves improved task scheduling by minimizing the execution and waiting time, system throughput, and maximizing resource utilization.     

一种基于QoS的自适应网格失效检测器

失效检测器是构建可靠的网格计算环境所必需的基础组件之一.由于网格中存在大量对失效检测有着不同QoS需求的分布式应用,对于一个网格失效检测器来说,为保持其有效性和可扩展性,应该既能够准确提供应用程序所需的失效检测QoS,又能够避免为满足不同QoS而设计多套失效检测器所产生的多余负载.基于QoS基本评价指标,采用PULL模式主动检测策略实现了一种新的失效检测器--GA-FD(adaptive failure detector for grid),可以同时支持多个应用程序定量描述的QoS需求,不需要关于消息行为和时钟同步的任何假设.同时,证明了GA-FD在部分同步模型下可实现一个◇P类的失效检测器,并给出了相应的实验及数据.     

移动边缘计算中基于Lyapunov的任务卸载与资源分配算法

移动边缘计算（MEC）通过将计算和存储资源部署在无线网络边缘,使得用户终端可将计算任务卸载到边缘服务器进行处理,从而缓解终端设备资源受限与高性能任务处理需求之间的冲突。但随着任务卸载规模的不断增加,执行任务所产生的功耗急剧上升,严重影响了MEC系统的收益。建立任务队列动态调度模型,以队列上溢概率为约束构建最大化系统平均收益的资源优化模型。考虑到资源优化问题为不同时隙下的耦合问题,运用Lyapunov优化理论设计一种基于单时隙的资源分配算法,将优化问题转化为用户本地计算资源分配、功率和带宽资源分配以及MEC服务器计算资源分配3个子问题并分别进行求解。仿真结果表明,该算法在满足用户QoS需求的同时能够有效提高MEC系统的时间平均收益。     

基于社会力群智能优化算法的云计算资源调度

为了提高云计算资源的调度效率,提出了一种基于社会力群智能优化算法的云计算资源调度方法.首先将云计算资源调度任务完成时间最短作为社会力群智能优化算法的目标函数,然后通过模拟人群疏散过程中的自组织、拥挤退避行为对最优调度方案进行搜索,最后采用仿真实验对算法性能进行测试.结果表明,相对于其它云计算资源调度方法,该方法可以更快地找到最优云计算资源调度方案,使云计算资源负载更加均衡,提高了云计算资源的利用率.     

云工作流中基于分时虚拟机的任务层调度算法

云计算是新的一种面向市场的商业计算模式,向用户按需提供服务,云计算的商业特性使其关注向用户提供服务的服务质量。任务调度和资源分配是云计算中两个关键的技术,所使用的虚拟化技术使得其资源分配和任务调度有别于以往的并行分布式计算。目前主要的调度算法是借鉴网格环境下的调度策略,研究基于QoS的调度算法,存在执行效率较低的问题。我们对云工作流任务层调度进行深入研究,分析由底层资源虚拟化形成的虚拟机的特性,结合工作流任务的各类QoS约束,提出了基于虚拟机分时特性的任务层ACS调度算法。经过试验,我们提出的算法相比于文献[1]中的算法在对于较多并行任务的执行上存在较大的优势,能够很好的利用虚拟的分时特性,优化任务到虚拟机的调度。     

面向边缘计算的Storm边缘节点调度优化方法

边缘计算有高实时性和大数据交互处理的需求,边缘异构节点间的调度时耗长、通信时延高以及负载不均衡是影响边缘计算性能的核心问题,传统的云计算平台难以满足新的要求。文中研究了在边缘计算环境下Storm边缘节点的调度优化方法,建立了面向边缘计算的Storm任务卸载调度模型。针对拓扑任务在边缘异构节点间的实时动态分配问题,提出了一种启发式动态规划算法(Inspire Dynamic Programming,IDP),通过改变Storm的Task实例的排序分配方式以及Task实例和Slot任务槽的映射关系实现全局的优化调度;同时,针对拓扑任务的并发度受限于JVM栈深度的缺陷,提出了一种基于蝙蝠算法的调度策略。实验结果表明,与Storm调度算法相比,所提算法在边缘节点CPU利用率指标上平均提升了约60%,在集群的吞吐量指标上平均提升了约8.2%,因此能够满足边缘节点之间的高实时性处理要求。     

云计算资源调度研究综述

资源调度是云计算的一个主要研究方向.首先对云计算资源调度的相关研究现状进行深入调查和分析;然后重点讨论以降低云计算数据中心能耗为目标的资源调度方法、以提高系统资源利用率为目标的资源管理方法、基于经济学的云资源管理模型,给出最小能耗的云计算资源调度模型和最小服务器数量的云计算资源调度模型,并深入分析和比较现有的云资源调度方法;最后指出云计算资源管理的未来重要研究方向:基于预测的资源调度、能耗与性能折衷的调度、面向不同应用负载的资源管理策略与机制、面向计算能力(CPU、内存)和网络带宽的综合资源分配、多目标优化的资源调度,以便为云计算研究提供有益的参考.     

An energy‐aware scheduling algorithm for divisible loads in a bus network

The schedule of divisible loads is one of the most typical problems in the research and application of parallel and distributed systems. For these large‐scale systems, the energy consumption problem has drawn great attention in recent years because of falling hardware costs and the growing concern of energy costs. In computing‐intensive systems, energy is primarily consumed by CPUs, and dynamic voltage‐frequency scaling technology is capable of adjusting CPUs' speed as well as saving energy. In this paper, we focus on computing‐intensive applications and study the energy‐aware scheduling problem for divisible loads in a bus network. The energy‐speed model is introduced to characterize the problem based on dynamic voltage scaling, and the energy‐aware scheduling problem is analyzed in the application layer above the operating system. The problem can be formulated mathematically as a nonlinear programming problem, and the solution is achieved using the Lagrange multiplier method under Kuhn–Tucker conditions. Based on the analytical results, an energy‐aware scheduling scheme called ENERG for divisible loads is presented. Finally, the energy‐aware scheme is compared with two other schemes to show the effectiveness and efficiency of the energy savings of our algorithm. Additionally, the experimental results illustrate the influence of network transmission delay on energy consumption. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法研究

为缩短云计算执行时间,改善云计算性能,在一定程度上加强云计算资源节点完成任务成功率,需要对云计算资源进行调度;当前的云计算资源调度算法在进行调度时,通过选择合适的调度参数并利用CloudSim仿真工具,完成对云计算资源的调度;该算法在运行时无法有效地进行平衡负载,导致云计算资源调度的均衡性能较差,存在云计算资源调度结果误差大的问题;为此,提出一种基于Wi-Fi与Web的云计算资源调度算法;该算法首先利用自适应级联滤波算法对云计算资源数据流进行滤波降噪,然后以降噪结果为基础,采用本体论对云计算资源进行预处理操作,最后通过人工蜂群算法完成对云计算资源的调度;实验结果证明,所提算法可以良好地应用于云计算资源调度中,有效提高了云计算资源利用率,具有实用性以及可实践性,为该领域的后续研究发展提供了可靠支撑。     

一种基于综合匹配度的边缘计算系统任务调度方法

边缘计算模式满足数据的实时和低功耗处理需求,是缓解当前网络数据洪流实时处理问题的有效方法之一.但边缘设备资源的异构与多样性给任务的调度与迁移带来极大的困难与挑战.目前,边缘计算任务调度研究主要集中在调度算法的设计与仿真,这些算法和模型通常忽略了边缘设备的异构性和边缘任务的多样性,不能使多样化的边缘任务与异构的资源能力深...     

基于赋权有向超图的云计算依赖任务调度研究

如何对依赖任务进行高效合理的调度是云计算急需解决的关键问题之一。对云计算环境下的依赖任务调度系统进行了形式化描述。采用赋权有向无环超图来构造依赖任务调度问题的数学模型,结点对应于依赖任务,有向超边对应于任务之间的执行先后依赖关系。将云计算依赖任务调度问题转换为赋权有向超图的优化划分问题,提出了基于多水平方法和赋权有向超图的依赖任务划分优化算法。设计并实现了基于多水平方法的云计算依赖任务调度原型系统。在CloudSim云计算仿真实验平台下,与Min-Min算法、Max-Min算法进行了对比实验,实验数据对比表明该算法在减少依赖任务执行时间的同时,优化了资源负载均衡性能。     

基于改进的布谷鸟算法在云计算资源的研究

如何进行更好地资源调度一直都是云计算研究的热点,在云计算资源算法中引入布谷鸟算法,针对布谷鸟算法中出现的收敛速度快,容易局部震荡等现象,首先引入高斯变异算子来处理每一个阶段中的鸟窝最佳位置的选择,然后通过自适应动态因子来调整不同阶段中的鸟窝位置的选择,使得改进后的算法收敛精度提高,通过适应度函数的平衡以及遗传算法中的3种操作,使得该算法能够有效的提高云计算环境下的资源分配效率,降低了网络消耗;在Cloudsim平台仿真实验中,通过3个方面的比较,该算法在性能上、资源调度效率和任务调度方面都有很大改进,有效提高了云计算系统的资源调度能力。     

基于雾计算的计算资源分配方案

雾计算可以为用户提供近距离的数据存储、计算和其他服务，因此雾计算中的任务调度和资源分配已经成为一个新的研究热点。考虑终端用户和雾设备通常处于一种相对开放的状态，扩展了雾计算的体系结构，提出一种开放式雾计算环境中基于稳定匹配的计算资源分配方案，利用雾网络中动态的计算资源协同为用户提供计算服务并收取计算收益，同时终端用户向雾服务器提交任务请求并支付一定的费用。基于稳定匹配的思想，利用子任务的优先级列表、子任务和计算服务设备的偏好列表解决子任务与计算服务设备的分配问题，保证任务的完成时间和计算服务设备的收益。通过实验对方案性能进行了分析，实验结果表明该方案的资源分配时间相对稳定，且在执行雾计算任务时延以及任务违规率上都优于SGA算法和ACOSA算法。